直近の対戦
勝利ランクマッチ
CA
JPCA更新：59 分前
Steam
JapanM100%
SteamJapanM100%あるこーる
Team CR
MR 1,442#471,654直近10戦6–4+25直近20戦12–8+45
勝率
48%
166勝 · 178敗 · 保存済み344件
ランクマッチの対戦
344
選択中のモード
勝利
166
ランクマッチ
敗北
178
ランクマッチ
最高MR
1,506
Cammy
ランクMR · Cammy
ローカル 344 · インポート 57 · グラフ 398 · 保存済み対戦 344
リプレイ未リクエスト
CAJPCA差の絶対値が大きい順23項目
| 傾向 | あるこーる | トップ層 | 差 | 少トップ層多 |
|---|---|---|---|---|
| ドライブアーツ | 46.0% | 16.8% | +29.2% | |
| ドライブラッシュ（キャンセル） | 13.5% | 40.7% | -27.2% | |
| SA2 | 1.5% | 16.0% | -14.5% | |
| CA | 22.4% | 9.3% | +13.1% | |
| SA3 | 41.8% | 31.2% | +10.6% | |
| SA1 | 34.3% | 43.6% | -9.2% | |
| 画面端での攻め | 10.20 | 12.91 | -2.71 | |
| ドライブインパクト消費 | 3.8% | 1.3% | +2.6% | |
| ドライブラッシュ（パリィ） | 6.3% | 5.2% | +1.1% | |
| 投げ | 3.30 | 2.43 | +0.87 | |
| ドライブパリィ | 1.00 | 1.56 | -0.56 | |
| 画面端に追い込まれた時間 | 8.30 | 8.80 | -0.50 | |
| ジャストパリィ | 0.10 | 0.54 | -0.44 | |
| ドライブガード | 9.8% | 10.1% | -0.4% | |
| 投げ抜け | 0.20 | 0.35 | -0.15 | |
| パニッシュカウンター被弾 | 0.20 | 0.06 | +0.14 | |
| ドライブインパクト | 0.30 | 0.16 | +0.14 | |
| パニッシュカウンター成功 | 0.20 | 0.09 | +0.11 | |
| ドライブリバーサル | 0.10 | 0.18 | -0.08 | |
| スタン成功 | 0.00 | 0.07 | -0.07 | |
| 投げ被弾 | 2.20 | 2.13 | +0.07 | |
| スタン被弾 | 0.10 | 0.04 | +0.06 | |
| パリィ中に投げられた回数 | 0.20 | 0.25 | -0.05 |
統計を練習に活かす
直近100試合対戦プラン
このプロフィールの傾向と戦績から、実戦で試すヒントを作成します。行動傾向は全キャラクターの集計で、選択中のキャラクターは比較対象を決めます。
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Cammy · 直近100試合
改善するポイント
守りの判断を見直す
ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.54
守りの場面を5つ選び、相手の行動、自分の選択、結果を比べます。パリィや投げ抜けの回数が少ないだけでは弱点とは言えません。
試してみよう苦手な場面から異なる2つの行動をダミーに記録します。見分けて対応する練習を行い、次の対戦で判断が改善したか確認しましょう。
根拠となる統計
- ジャストパリィ：プロフィール 0.1 · 比較対象 0.54
- ドライブパリィ：プロフィール 0.8 · 比較対象 1.56
ドライブインパクトの目的を明確にする
ドライブインパクト：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.16
ドライブインパクトを5回振り返り、使った状況と結果を記録します。有効な使い方は残し、平均回数に合わせるより失敗の共通点を調べましょう。
試してみようダミーの別スロットにドライブインパクトと通常の攻撃を記録し、混ぜて再生します。現在のゲージ状況で使える対応を見分けて練習しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.7% · 比較対象 1.3%
近距離の選択を振り返る
投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.35
近距離のやり取りを5回確認します。投げの機会、投げの試行、防御の選択を分けて見ましょう。集計回数だけでは正解を判断できません。
試してみよう繰り返す状況で打撃と投げをダミーに記録し、選んだ対応を練習します。実戦でも意識して判断できているか確認しましょう。
根拠となる統計
- 投げ抜け：プロフィール 0 · 比較対象 0.35
- 投げ被弾：プロフィール 1.7 · 比較対象 2.13
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free
このプレイヤーへの対策
ドライブインパクトの傾向を確かめる
ドライブインパクト：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.16
特定の場面でドライブインパクトが繰り返されるか観察します。間合い、硬直、ゲージを考慮し、練習で確認済みの対応を用意しましょう。
試してみよう同じ場面で隙を抑えた動きを試します。インパクトが来たら練習した対応を使い、来なければ通常の方針に戻しましょう。
根拠となる統計
- ドライブインパクト：プロフィール 0.3 · 比較対象 0.16
- ドライブインパクト消費：プロフィール 4.7% · 比較対象 1.3%
対戦成績を調査の手がかりにする
対 Akuma：92試合中55勝
低い勝率は見るべき映像の手がかりであり、有利なキャラ選択を保証しません。同じ苦しい場面が複数の試合に出るか確認しましょう。
試してみよう該当キャラクターを使うなら、映像にあった使い慣れた状況を一度試します。相手が対応できたら仮説を捨て、実際の動きに合わせましょう。
根拠となる統計
- 対 Akuma：92試合中55勝
- 対 Ryu：84試合中49勝
継続する傾向と単発のミスを分ける
保存済みの直近ランクマッチ：80試合中39勝
複数の直近試合で勝ちと負けを比べます。印象的な一度のミスより、繰り返す状況を中心に準備しましょう。
試してみよう最初のラウンドで仮説を一つ確認します。繰り返すなら準備した調整を行い、違うならその仮説を捨てて新しい傾向を観察しましょう。
根拠となる統計
- 保存済みの直近ランクマッチ：80試合中39勝
AIが引用された統計から確認済みの練習プランを選び、優先順位を付けます。行動傾向はプロフィール全体の集計で、キャラクター戦績と直近の試合は範囲が異なります。弱点の断定や映像分析ではなく、試して確かめる提案です。 直近100試合の報告された傾向です。生涯平均ではありません。
データ保存日 2026/09/07 · AI：dots-studio/dots-3-note-preview:free